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龍圖騰網(wǎng)獲悉東方電子股份有限公司申請(qǐng)的專利基于自適應(yīng)濾波的配電終端報(bào)警系統(tǒng)及報(bào)警方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120281090B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510740272.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J13/00；該發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)濾波的配電終端報(bào)警系統(tǒng)及報(bào)警方法是由邵松杰;王天剛;陳鋒超;楊保林;唐林;王建偉;王高海;遲同信;劉林;陳壘;王濤;聶圣童;杜威;張玉璐;王忠山;張紹博;譚樂(lè)平;孟凡銀設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于自適應(yīng)濾波的配電終端報(bào)警系統(tǒng)及報(bào)警方法在說(shuō)明書摘要公布了：基于自適應(yīng)濾波的配電終端報(bào)警系統(tǒng)及報(bào)警方法，涉及配電自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域。為了解決現(xiàn)有的配電終端報(bào)警系統(tǒng)依賴于單一信號(hào)、誤報(bào)率高、抗干擾能力差的缺陷，采集多源信號(hào)，對(duì)多源信號(hào)進(jìn)行融合；對(duì)環(huán)境噪聲進(jìn)行監(jiān)測(cè)，自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整防抖時(shí)間；通過(guò)所述時(shí)域特征和頻域特征匹配確定故障類型，并根據(jù)故障的置信度進(jìn)行報(bào)警。本發(fā)明主要用于提升配電終端對(duì)異常信號(hào)的檢測(cè)精度并減少誤報(bào)警。

本發(fā)明授權(quán)基于自適應(yīng)濾波的配電終端報(bào)警系統(tǒng)及報(bào)警方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于多源信號(hào)融合與自適應(yīng)濾波的配電終端報(bào)警系統(tǒng)，其特征在于，包括多源信號(hào)融合模塊、防抖模塊和報(bào)警決策模塊； 所述多源信號(hào)融合模塊用于采集多源信號(hào)，提取多源信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征；根據(jù)多源信號(hào)的信號(hào)類型與歷史數(shù)據(jù)可信度，動(dòng)態(tài)分配各多源信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征在事故總合成中的權(quán)重，若當(dāng)前多源信號(hào)的時(shí)域特征或頻域特征的波動(dòng)超出預(yù)設(shè)閾值，根據(jù)超出預(yù)設(shè)閾值的偏差與可信度，修改當(dāng)前多源信號(hào)的權(quán)重占比；對(duì)采集到的多源信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征進(jìn)行融合； 所述防抖模塊用于對(duì)環(huán)境噪聲進(jìn)行監(jiān)測(cè)，自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整防抖時(shí)間； 所述報(bào)警決策模塊用于通過(guò)所述時(shí)域特征和頻域特征匹配確定故障類型，并根據(jù)故障的置信度進(jìn)行報(bào)警； 所述報(bào)警決策模塊包括置信度評(píng)估模塊和錄波數(shù)據(jù)自診斷模塊； 所述置信度評(píng)估模塊用于基于信號(hào)一致性、持續(xù)時(shí)間計(jì)算故障的報(bào)警置信度，當(dāng)所述報(bào)警置信度低于預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)預(yù)警； 所述錄波數(shù)據(jù)自診斷模塊用于根據(jù)預(yù)警對(duì)應(yīng)的信號(hào)突變速率自動(dòng)選擇錄波長(zhǎng)度，將所述錄波數(shù)據(jù)與歷史波形庫(kù)中的數(shù)據(jù)對(duì)比，識(shí)別隱性異常波形，并生成報(bào)警信息； 所述多源信號(hào)融合模塊包括信號(hào)采集模塊、特征提取模塊和融合模型； 所述信號(hào)采集模塊用于采集多源信號(hào)，所述多源信號(hào)包括電流、電壓、開關(guān)位置和設(shè)備溫度； 所述特征提取模塊用于提取多源信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征； 所述融合模型用于根據(jù)多源信號(hào)的信號(hào)類型與歷史數(shù)據(jù)可信度，動(dòng)態(tài)分配各多源信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征在事故總合成中的權(quán)重，根據(jù)所述權(quán)重對(duì)所述多源信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征進(jìn)行融合。

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